【线性代数的本质】点积与对偶性

本文深入探讨了线性代数中的点积概念,从计算层面解析了向量点积的运算方法,从几何角度揭示了点积的投影含义,并通过线性变换和对偶性的视角,展现了点积在数学上的丰富内涵。

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点积与对偶性

什么是点积?

  • 计算层面
    对于两个维数相同的向量,求它们的点积,就是将相应坐标配对,求出每一对坐标的乘积然后相加。
  • 几何角度
    这是通常意义上的点积,下面我们将来理解集合上的意义,就是将一个向量投影到另外一个向量的方向上,然后乘以另外一个向量的长度,就得到了点积。

为什么两个点积投影的方向可以不一样呢?
我们可以用对称性来说明。

为什么这两种方式有联系?他们的联系又在哪里呢?

对于一个 1x2 的向量,我们可以将它转换到一维数轴上去理解.
向量的第一个相当于是转换过的 i,第二个相当于是转换过的 j,把它当成一种特殊的线性变换。

我们任何时候看到一个线性变换,它的输出空间是一维数轴,无论它是什么形式,空间中会存在唯一的向量 v 与之对应,在这个意义上,应用线性变换与向量 v 做点积是一样的。

对偶性 = 自然而又出乎意料的对应关系。

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